QC质量控制系统原理全解析：如何确保产品质量的‘幕后英雄’

在当今全球化市场中，竞争的激烈程度与消费者对产品质量的期望值均已达到前所未有的高度。根据德勤的报告，超过60%的消费者将产品质量列为影响购买决策的首要因素，而一次严重的质量事故足以让企业损失数百万美元，甚至摧毁多年建立的品牌信誉。在这一背景下，产品质量不再是企业的“加分项”，而是决定其生死存亡的“生命线”。QC质量控制系统（Quality Control System），作为确保产品质量稳定、提升品牌信愈的“幕后英雄”，其战略重要性不言而喻。它是一套系统化的方法论与工具集，旨在监控、识别并纠正生产过程中的偏差，确保最终交付物精准符合预设标准。本文将作为一份终极指南，从第一性原理出发，系统性地剖析QC系统的核心逻辑、构成要素、实施路径及数字化未来，为企业决策者提供一份清晰的认知地图与选型参考。

一、定义与边界：什么是QC质量控制系统？

1. QC系统的核心定义与目标

要精准理解QC质量控制系统，我们必须先将其置于质量管理（Quality Management, QM）的宏观框架内。质量管理是一个涵盖了质量策划、质量保证、质量控制和质量改进的综合性职能。在此之中，QC（Quality Control，质量控制）扮演着至关重要的执行与监督角色，其核心职能可以概括为“检验”与“纠偏”。

从定义上讲，QC质量控制系统是一套为达到预定质量标准而采取的作业技术和活动。它关注的是生产过程的“结果”，通过对原材料、在制品、半成品及最终成品的物理或化学特性进行测量、检验、测试和度量，并将检验结果与预先设定的质量标准进行比较。这个过程的本质是一个“发现问题”的过程。

QC系统的根本目标非常明确：通过一系列标准化的检验流程、测量工具和数据分析方法，及时、准确地识别出生产制造过程中出现的不合格项（Non-conforming items），并对其进行有效处置，从而防止不合格品流入下一道工序或最终交付给客户。具体而言，其目标可细分为：

• 符合性保证： 确保产品或服务的各项参数严格符合技术规格、设计图纸、法律法规及客户合同中明确的质量要求。
• 缺陷预防： 虽然QC侧重检验，但通过对检验数据的统计分析（如SPC），可以揭示过程中的异常波动，为追溯问题根源、采取纠正和预防措施提供数据依据，从而间接实现缺陷预防。
• 成本控制： 通过有效的来料检验（IQC）和过程检验（IPQC），尽早发现并隔离不合格品，显著降低因返工、报废、客户退货及保修索赔而产生的巨大质量成本。
• 数据驱动决策： 系统化地收集和记录质量数据，为管理层评估供应商表现、优化生产工艺、改进产品设计提供客观、量化的决策支持。

简而言之，QC系统是企业质量大厦的“防火墙”和“监测器”，它通过严谨的检验活动，将质量标准从一纸文件转化为可度量、可控制的实际行动，是确保产品质量稳定性的最后一道，也是最关键的一道防线。

2. QC、QA与TQM：厘清三大关键概念

在企业管理实践中，QC（质量控制）、QA（质量保证）和TQM（全面质量管理）这三个概念常常被混淆或误用。对于决策者而言，建立清晰的概念框架是构建高效质量管理体系的第一步。以下表格从四个核心维度对三者进行了清晰的对比：

总结来说，QC是“操作层”，负责“做事”；QA是“体系层”，负责“建规矩”和“查规矩”；而TQM则是“战略与文化层”，负责“树理念”和“塑氛围”。一个成熟的企业，需要三者协同运作：TQM提供方向和动力，QA构建稳固的体系框架，QC则作为体系的忠实执行者，确保每一个环节的质量都得到有效控制。

二、系统原理拆解：QC质量控制系统如何运作？

QC质量控制系统并非一系列孤立的检验活动，而是一个遵循严密逻辑、环环相扣的动态闭环系统。其运作的核心驱动力是经典的戴明环（PDCA循环），而在物理生产流程上，则通过IQC、IPQC、OQC三大关键控制点形成完整的监控链条。

1. PDCA循环：QC系统的核心驱动逻辑

PDCA循环，即计划（Plan）、执行（Do）、检查（Check）、处理（Act），是所有现代质量管理体系的底层逻辑，它为QC系统的持续改进提供了科学的方法论。QC系统的运作正是PDCA循环在质量控制领域的具体体现。

• P (Plan - 计划)：制定质量目标与标准在这个阶段，企业需要基于客户要求、行业标准和自身技术能力，将抽象的“高质量”转化为具体、可量化的技术指标和检验规范。这包括：

  • 定义产品的关键质量特性（KPCs）。
  • 确定每个特性的允收标准和公差范围。
  • 制定详细的检验指导书（SOP），明确检验项目、抽样方案（如AQL标准）、使用设备、检验方法和判定准则。
  • 制造业实例： 一家手机制造商在“计划”阶段，会为手机屏幕定义亮度、色域、分辨率等参数的具体数值范围，并制定抽样计划，规定每批次屏幕需抽取多少样本进行全功能测试。

• D (Do - 执行)：实施检验与测试这是QC系统的核心执行环节。检验员根据“计划”阶段制定的标准和SOP，在生产流程的各个节点（来料、制程、成品）对产品进行实际的检验和测试。

  • 使用经过校准的测量设备（如卡尺、三坐标测量仪、光谱仪等）进行数据采集。
  • 严格按照SOP执行检验操作，确保检验过程的规范性和一致性。
  • 准确、实时地记录检验结果，包括测量数据、合格/不合格判定、缺陷类型和数量等。
  • 制造业实例： 在手机组装线上，QC人员使用专用测试治具，按照SOP对每台手机的摄像头、扬声器、Wi-Fi连接等功能进行逐一测试，并将结果录入系统。

• C (Check - 检查)：分析数据，对比差异此阶段的核心是将“执行”阶段收集到的数据与“计划”阶段设定的标准进行对比和分析，以评估质量状况并发现问题。

  • 计算合格率、不合格率（PPM）等关键绩效指标（KPIs）。
  • 运用统计过程控制（SPC）工具，如控制图，监控生产过程是否稳定，是否存在异常波动。
  • 使用柏拉图（排列图）分析主要的缺陷类型，找出影响质量的“关键少数”。
  • 制造业实例： 质量工程师定期分析屏幕检验数据，发现某批次屏幕的平均亮度值虽然在规格范围内，但已逼近下限，且控制图显示出连续上升的趋势，这是一个过程异常的预警信号。

• A (Act - 处理)：对偏差进行纠正，并固化成功经验这是PDCA循环的闭环和增值环节。根据“检查”阶段的分析结果，采取相应的措施。

  • 纠正措施： 对于已发现的不合格品，进行隔离、评审、返工或报废处理。同时，追溯问题根源（如设备参数漂移、人员操作失误），并采取措施消除原因，防止问题再次发生。
  • 预防措施： 基于数据分析预测到的潜在风险，提前进行流程优化或参数调整。
  • 标准化： 如果一项改进措施被证明是有效的，就应将其更新到相关的SOP、作业指导书或技术标准中，形成新的“Plan”，从而启动下一轮更高水平的PDCA循环。
  • 制造业实例： 针对屏幕亮度偏低的问题，工程师团队调查发现是贴合设备压力参数设置不当所致。他们立即调整了设备参数（纠正），并将优化后的参数写入设备操作SOP（标准化），同时增加了对该参数的每日点检项目（预防）。

通过PDCA的持续循环，QC系统从一个简单的“挑次品”的动作，升华为一个能够自我学习、自我完善的动态改进引擎。

2. 三大关键控制点：IQC、IPQC、OQC

为了在整个生产流程中实现全面的质量监控，QC系统在物理空间上设置了三个关键的检验关口，它们共同构筑了质量控制的完整闭环。

• IQC (Incoming Quality Control) - 来料检验

  • 作用： 这是质量控制的第一道关卡，也是源头控制的关键。IQC负责对供应商交付的原材料、元器件、外购件等所有生产物料进行检验，确保只有合格的物料才能进入仓库和生产线。
  • 检验内容： 通常包括尺寸、外观、性能、化学成分、可靠性测试等。检验方式分为全检、抽检（最常用）和免检（针对认证的优质供应商）。
  • 关键目标： 从源头上防止因物料问题导致后续生产过程的批量性质量问题，降低生产成本，并为供应商的评估和管理提供数据支持。

• IPQC (In-Process Quality Control) - 过程检验

  • 作用： IPQC在生产制造的各个工序之间进行检验，监控的是在制品（WIP）的质量状态以及生产过程的稳定性。它采取巡检、首件检验、末件检验等多种形式。
  • 检验内容： 检查本工序加工后的产品是否符合图纸或工艺要求，同时也会检查生产过程中的关键工艺参数（如温度、压力、速度）、设备状态、人员操作是否符合规范（“人机料法环”的符合性）。
  • 关键目标： 及时发现并隔离过程中的不合格品，防止其流入下一工序，避免缺陷的累积和放大。同时，通过对过程参数的监控，实现对生产过程的实时调控和异常预警，是实现“预防为主”的重要环节。

• OQC (Outgoing Quality Control) - 出货检验

  • 作用： 这是产品交付给客户前的最后一道防线，代表着企业对客户的质量承诺。OQC对准备出货的最终成品进行全面、系统的检验，以确保交付的产品满足客户的所有要求。
  • 检验内容： 通常模拟客户的使用场景，对产品的外观、功能、性能、可靠性、包装、附件等进行最终确认。检验标准极为严格，通常直接与客户的允收标准挂钩。
  • 关键目标： 确保交付给客户的产品100%合格，防止因质量问题导致的客户投诉、退货、索赔，从而维护企业的品牌声誉和客户满意度。OQC的检验报告也是产品质量可追溯的重要凭证。

IQC、IPQC和OQC这三大控制点，如同一张严密的过滤网，覆盖了从物料进入工厂到成品离开工厂的全过程，确保在任何一个环节发生的质量问题都能被及时发现和处理，从而保障了最终产品质量的稳定可靠。

三、构成要素：一个完整的QC系统包含哪些模块？

一个现代化的、高效的QC质量控制系统，早已超越了简单的手工记录和判断。它是一个由多个功能模块和强大支撑体系构成的综合体。软件系统提供了流程化、数据化的工具，而制度、人员和设备则构成了系统有效运行的基石。

1. 核心功能模块

一个数字化的QC系统软件，通常包含以下几个相互关联的核心功能模块，它们将质量控制的各项活动串联成一个自动化的信息流闭环。

• 检验标准管理这是QC系统的知识库和规则中心。该模块用于集中管理所有与质量相关标准文件，包括产品规格书、检验指导书（SOP）、抽样方案（如AQL、GB/T 2828.1）、缺陷代码库等。它确保所有检验人员在任何时间、任何地点都能获取到最新、最准确的检验依据，实现标准的统一化和无纸化管理。

• 检验任务管理该模块是QC工作的调度中心。系统可以根据生产计划、采购订单或库存变动，自动触发IQC、IPQC、OQC等检验任务，并将其推送给指定的检验员。同时，也支持班组长或质量经理手动创建临时的检验任务。任务管理确保了“应检必检”，避免了人为的遗漏，并能实时追踪各项检验任务的执行状态。

• 数据采集与记录这是将物理世界的检验活动转化为数字信息的核心环节。现代QC系统支持多种数据采集方式，检验员可以通过PC端浏览器、移动端APP（手机/平板），甚至连接电子量具（如数显卡尺、千分尺）进行数据自动录入。支持录入数值、判定结果（OK/NG）、缺陷图片、备注信息等，确保了数据的实时性、准确性和完整性。

• 不合格品处理当检验发现不合格品时，此模块将启动一个标准化的处置流程。系统会自动生成不合格品报告（NCR），并根据预设规则流转至相关人员（如生产主管、工程师、质量经理）进行记录、隔离、评审与处置。整个处理过程，包括原因分析、纠正措施的制定和验证，都在线上留痕，便于追溯和管理。

• 统计过程控制（SPC）SPC是QC系统从“事后检验”迈向“事前预防”的关键工具。该模块能够运用控制图（如Xbar-R图、P图、U图等）对关键工序或产品特性的数据进行实时监控。当数据点出现异常模式（如超出控制限、连续多点在中心线一侧）时，系统能自动报警，提示管理人员过程可能出现了异常波动，需要及时介入调查，从而将质量问题消灭在萌芽状态。

• 质量报告与分析数据只有经过分析才能产生价值。该模块是QC系统的“大脑”，它将采集到的海量质量数据转化为直观的可视化图表，辅助管理层决策。常见的报告包括合格率趋势图、缺陷柏拉图（排列图）、供应商质量表现排名、工序能力指数（Cpk）分析等。这些报告帮助管理者快速洞察质量问题的分布、趋势和根本原因。

2. 支撑体系：制度、人员与工具

必须强调的是，任何先进的软件系统都只是工具，其效能的发挥，高度依赖于一个完善的支撑体系。没有这个体系，软件系统将是无源之水、无本之木。

• ① 明确的质量管理制度与流程文件这是QC系统运行的“法律”。企业必须建立一套清晰、完整且具有操作性的质量管理文件体系。这包括顶层的质量手册（阐明质量方针和目标），程序文件（规定各项质量活动的流程和职责，如《来料检验控制程序》、《不合格品控制程序》），以及底层的作业指导书（SOP）、表单和记录。这些制度文件定义了“谁（Who）”、“在何时（When）”、“做什么（What）”以及“如何做（How）”，是确保质量活动规范、一致的基础。

• ② 具备专业资质的检验人员与管理团队人是质量管理中最核心、最能动的因素。一个有效的QC系统需要一支专业的团队来执行和管理。

  • 检验人员： 必须经过严格的培训，能够正确理解图纸和标准，熟练操作各种检验设备，并具备基本的质量意识和责任心。
  • 质量工程师： 需要具备更深厚的数据分析能力，能够运用QC七大手法、SPC等工具分析问题，并组织团队进行质量改进。
  • 管理团队： 高层管理者必须具备强烈的质量意愿，为质量管理投入必要的资源，并营造“质量第一”的企业文化。

• ③ 精准的测量与检验设备（MSA）检验数据的准确性是整个QC系统有效性的前提。如果测量设备本身不准确或不稳定，那么基于错误数据做出的所有判断和决策都将是错误的。因此，一个完善的支撑体系必须包括：

  • 设备配置： 根据产品精度要求，配备足够且适用的测量和检验设备。
  • 校准与维护： 建立设备台账，对所有测量设备进行定期的、可追溯至国家基准的校准，并进行日常的维护保养。
  • 测量系统分析（MSA）： 定期对测量系统（包括设备、人员、方法、环境）的偏倚、稳定性和重复性/再现性（GR&R）进行分析，确保测量过程本身是可靠的。

综上所述，一个完整的QC系统是“软件模块”与“支撑体系”的有机结合体。只有当强大的数字化工具与清晰的制度、专业的人员、精准的设备协同工作时，企业才能真正构建起坚实的质量防线。

四、数字化转型：如何构建现代化的QMS质量管理系统？

随着工业4.0和智能制造浪潮的推进，传统的质量控制方法正面临前所未有的挑战。企业若想在激烈的市场竞争中保持领先，就必须推动质量管理的数字化转型，从孤立的QC活动升级为集成的、智能化的QMS（Quality Management System，质量管理系统）。

1. 从传统QC到数字化QMS的演进

传统的QC管理模式，在很大程度上依赖于纸质表单、人工传递和Excel表格进行数据汇总。这种模式在企业规模较小、业务简单时或许尚能应付，但随着业务的扩张和复杂度的提升，其弊端日益凸显：

• 数据孤岛严重： 质量数据散落在各个工序、各个班组的纸质记录或独立的Excel文件中，无法实现跨部门、跨流程的关联分析。例如，很难快速将某个客户投诉的批次与对应的来料检验记录、过程控制数据关联起来。
• 追溯困难耗时： 当出现质量问题需要追溯时，往往需要翻阅大量的纸质文件，过程耗时耗力，效率低下。一个完整的正向/反向追溯过程可能需要数小时甚至数天，错过了解决问题的最佳时机。
• 响应严重滞后： 纸质记录的流转和人工统计分析存在天然的延迟。当质量经理看到报表时，往往已经是几天前甚至一周前的数据，问题早已发生，管理层只能进行“事后补救”，而无法做到“实时干预”。
• 分析效率低下： 手工将数据录入Excel并制作图表，不仅工作量巨大，且容易出错。复杂的统计分析（如SPC、Cpk）难以普及，数据分析的深度和广度严重受限，大量有价值的信息沉睡在数据中。

为了克服这些挑战，数字化的QMS应运而生。QMS是一个企业级的软件平台，它将质量管理的各个方面（包括QC、QA、供应商管理、文件管理、培训管理、纠正与预防措施等）集成到一个统一的系统中。通过流程引擎、表单引擎、报表引擎等核心技术，QMS实现了质量管理全流程的在线化、自动化和智能化，其核心价值在于：

• 流程在线化： 将所有质量流程（如检验流程、不合格品处理流程）固化到系统中，确保制度得到100%的严格执行。
• 数据一体化： 打破数据孤岛，建立从供应商、来料、生产到客户的全链条质量数据中心，实现一键追溯。
• 管理实时化： 检验数据实时采集，异常情况实时报警，管理看板实时刷新，让管理者能够“运筹帷幄之中，决胜千里之外”。
• 决策智能化： 内置强大的统计分析和图表工具，自动生成多维度分析报告，将管理者从繁琐的数据处理中解放出来，聚焦于问题分析和决策。

2. 选型关键：无代码平台如何赋能QMS构建？

当企业决策者意识到数字化QMS的价值并着手选型时，往往会陷入两难境地：一方面，市面上的标准化QMS产品功能固化，可能无法完全匹配企业独特的工艺流程和管理需求；另一方面，寻求软件公司进行定制开发，则面临着成本高昂（动辄数十万至数百万）、开发周期漫长（通常在6个月以上）以及后期维护困难的巨大挑战。

在此背景下，以**「支道平台」**为代表的无代码/低代码平台，为企业构建QMS提供了一种高性价比、高灵活性的全新解决方案。作为一名长期观察企业数字化实践的分析师，我们发现，无代码平台正成为越来越多成长型和创新型企业构建个性化管理系统的首选。

无代码平台的核心价值在于，它将复杂的软件开发过程，抽象为业务人员也能理解和操作的可视化组件。结合「支道平台」的QMS解决方案特性，我们可以清晰地看到其赋能逻辑：

• 通过拖拉拽的表单引擎，实现检验标准的精准落地： 企业的质量工程师可以像搭积木一样，通过拖拽字段控件，快速创建出完全符合自身产品特性的IQC、IPQC、OQC检验单。无论是复杂的规格参数，还是特定的缺陷图片上传需求，都能在几分钟内配置完成，无需编写一行代码。

• 通过可视化的流程引擎，固化管理制度： 针对不合格品处理、纠正预防措施（CAPA）等跨部门协作流程，管理者可以在「支道平台」上通过画流程图的方式，定义每个节点的负责人、处理时限和流转条件。这确保了质量管理制度不再是墙上的标语，而是系统中自动流转、强制执行的刚性规则。

• 通过灵活的报表引擎，构建个性化决策驾驶舱： 管理者可以根据自己的管理诉求，自由组合各种图表组件（如趋势图、柏拉图、饼图等），搭建实时的质量管理驾驶舱。无论是想看“近一周各产线合格率对比”，还是“本月最大供应商的来料缺陷分布”，都可以通过简单的拖拉拽配置实现，让数据真正为决策服务。

最关键的是，基于无代码平台构建的QMS系统具备极高的灵活性和可扩展性。当业务流程发生变化或管理需求升级时，企业内部人员即可随时对系统进行调整和优化，而无需依赖外部软件厂商。这种“将数字化能力内化为企业自身能力”的模式，帮助企业快速、低成本地搭建起一个完全贴合自身业务需求、能够与企业共同成长的个性化QMS系统，从而真正实现质量管理制度的精准落地和持续优化。

结语：以数据驱动，重塑企业质量竞争力

本文系统性地剖析了QC质量控制系统，从其作为企业“生命线”的战略定位，到其核心定义与边界的厘清；从PDCA循环与三大控制点的运作原理，到构成系统的核心模块与支撑体系；最终，我们探讨了其向数字化、智能化QMS演进的必然路径。这一演进过程，本质上是企业质量管理思维的升级。

在数字化时代，企业决策者应将视角从单纯的对结果的“控制”（Control），提升至对过程的“管理”（Management）和对风险的“预防”（Prevention）。质量数据不再是用于事后追责的“证据”，而是用于驱动流程优化、预测潜在风险、指导战略决策的宝贵“资产”。

一个优秀的数字化QMS系统，例如基于**「支道平台」**这类无代码平台构建的个性化系统，其扮演的角色远不止质量的“守护者”。它更是企业运营的“神经中枢”，通过将质量管理深度融入研发、采购、生产、服务等全价值链环节，成为驱动业务流程优化、提升跨部门协同效率、构筑企业核心竞争力的战略引擎。在未来，谁能更好地驾驭数据，谁就能在质量的赛道上赢得先机。

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关于QC质量控制系统的常见问题

1. QC和QA岗位有什么具体区别？

尽管QC（质量控制）和QA（质量保证）都服务于产品质量这一最终目标，但他们的岗位职责、工作重心和所需技能存在显著差异：

• 工作目标： QC的目标是“发现缺陷”，确保产出的产品符合标准，其工作是“操作性”的。QA的目标是“预防缺陷”，确保生产产品的体系和过程是稳定可靠的，其工作是“系统性”的。
• 日常职责： QC的主要工作是执行检验，如使用卡尺、显微镜等工具对来料、在制品、成品进行测量和测试，并对不合格品进行判定和记录。QA的主要工作则包括建立和维护质量管理体系文件（如SOP），审核生产过程是否合规，主导内部/外部审核，处理客户投诉，推动质量改进项目等。
• 所需技能： QC人员需要熟悉产品标准和图纸，熟练操作检验设备，工作细致有耐心。QA人员则需要具备更强的系统思维、流程规划能力、沟通协调能力和项目管理能力，并对ISO9001等质量管理体系标准有深入理解。

2. 实施QC系统需要投入多少成本？

实施一套完整的QC系统，其成本是多方面的，主要包括：

• 软件系统成本： 这是数字化QC系统的核心投入，包括购买标准化QMS软件的许可费，或定制开发的费用。这部分成本差异巨大，从几万到数百万不等。
• 硬件设备成本： 包括采购或升级检验和测量设备，如三坐标测量仪、光谱仪、影像测量仪以及配套的电脑、服务器、移动终端等。
• 人员培训成本： 对检验员、工程师和管理人员进行软件操作、质量工具、管理体系等方面的培训所产生的费用。
• 咨询服务成本： 如果企业缺乏内部专业知识，可能需要聘请外部咨询公司来帮助规划质量体系、梳理流程和主导项目实施。

值得注意的是，采用无代码平台（如「支道平台」）来搭建QMS，可以大幅降低软件系统的初始投入和长期维护成本，因为它省去了昂贵的定制开发费用，并将系统的维护和迭代能力赋予了企业自身。

3. 中小企业有必要上专业的QC系统吗？

非常有必要。很多中小企业认为专业的QC系统是大企业的“专利”，但实际上，规范化的质量控制对于中小企业的生存和发展至关重要：

• 提升客户满意度与订单量： 稳定的产品质量是赢得客户信任的基础。许多大客户在选择供应商时，会将拥有规范的QC系统作为硬性验厂要求。
• 显著降低成本： 通过有效的过程控制，可以大幅减少返工、报废和客户退货带来的直接经济损失，提升利润空间。
• 实现规范化管理： 摆脱“人治”和“经验管理”的模式，将质量标准和流程固化下来，即使人员流动，管理水平也能保持稳定，为企业规模化扩张奠定基础。
• 门槛已大幅降低： 随着无代码等数字化工具的出现，中小企业现在可以以极低的成本和极快的速度，搭建起适合自己的专业QC系统，实现“花小钱，办大事”，以更低的门槛享受规范化管理带来的红利。

4. 常用的质量控制七大手法（QC七大工具）有哪些？

QC七大手法是进行质量数据分析和问题解决的经典工具集，被广泛应用于质量改进活动中。它们分别是：

• 检查表（Check Sheet）： 也称调查表，是一种系统地收集数据和事实的简单图表，用于确认频次或事实。例如，统计一天内各种缺陷类型出现的次数。
• 分层法（Stratification）： 将收集到的数据按照不同的来源或特征（如不同设备、不同班组、不同时间段）进行分组，以便更清晰地分析问题所在。
• 因果图（Cause and Effect Diagram）： 也称鱼骨图，用于系统地分析某一质量问题（结果）可能的所有原因（人、机、料、法、环、测），帮助找到问题的根本原因。
• 排列图（Pareto Chart）： 也称柏拉图，是条形图和折线图的组合。它将影响质量的主要原因按影响程度大小进行排序，帮助识别出“关键的少数”问题（二八原则），以便集中资源解决。
• 散布图（Scatter Diagram）： 用于分析两个变量之间是否存在关联关系。例如，分析炉温和产品硬度之间是否存在线性关系。
• 直方图（Histogram）： 一种条形图，用于展示质量数据分布的形态（如是否呈正态分布），并与规格限进行比较，直观地判断过程的中心、离散程度和能力。
• 控制图（Control Chart）： 用于监控过程随时间变化的稳定性，区分过程中的随机波动（普通原因）和异常波动（特殊原因），是SPC统计过程控制的核心工具。